• Nova forma de se fazer ciência, baseada na troca de informações e na colaboração (tecnologia de redes - Web 2.0)
  • Open research
  • Open science
  • Big data

https://ourworldindata.org/internet#internet-access

• Novas ferramentas de colaboração/comunicação como wikis, blogs, videos, open lab notebooks, gitHub, figShare, pré-prints, live figures, live code (ex. Shiny), data repositories, open reviews…

• Foco na reprodutibilidade

Szkuta & Osimo (2012) 10.13140/RG.2.2.35128.03842

Spencer (2016)

Aberta: Não é apenas uma questão de “paywall”!

• Dados disponíveis (não “upon request”), organizados, metadados
• Etapas detalhadas (Open lab notebook)
• Códigos disponíveis (tratamento de dados, análises, figuras…)

=> Reproduzível!!!

Reprodutível para quem?

Inicialmente para você mesmo…

Seu orientador para você:

“Ficou muito legal, mas você usou uma versão antiga do banco de dados… Você terá que refazer tudo com o novo banco de dados”

“Your closest collaborator is you six months ago, but you don't reply to emails.”

Karl Broman

O método científico preconiza que a ciência seja reprodutível!

Isso significa que se um outro grupo de pesquisa pegar e fazer o mesmo experimento, seguindo exatamente os mesmos métodos descritos e empregados no trabalho, chegará nos mesmos resultados

Atualmente, com a ciência largamente sendo feita em computadores… isso significa que os dados e os códigos tem que ser disponíveis e organizados de forma que os resultados (incluindo figuras) possam ser obtidos novamente

A importância dessa reprodutividade é largamente reconhecida atualmente, porém, não é largamente aplicada, em grande parte pq os cientistas não dominam as ferramentas para tal

Este é exatamente o foco deste curso!

Adaptado de Karl Broman

• Economiza tempo… em geral, temos que fazer uma mesma coisa várias vezes, e repetí-las fica mais facil quando temos os princípios da reprodutibilidade atendidos

• Pode ser aplicado em outras situações mais facilmente, aumentando o impacto. Pessoas podem pegar os seus códigos ou os seus dados e fazer novas análises

• Aumentam as chances de você estar certo…

Sources of error in the retracted scientific literature (Casadevall et al. 2014) doi: 10.1096/fj.14-256735

Em resumo… temos menos chance de estarmos errados!!!

• Você pensando como o mundo funciona?
  • Em geral baseado em ciência…
  • Inquietações
  • Necessidades, problemas…

Agora em rede… muitas cabeças pensando!

hackathons

Bootcamps

Design Thinking

blogs, discussões na internet, twitter…

• Formulação de hipóteses

  • Hipótese nula
  • Diversas hipóteses alternativas que são confrontadas frente aos dados

• Modelagem

• Distribuição dos erros

• Forma da variável resposta

• Data driven science é um pouco diferente (sem necessidade de se ter hipóteses)

Dados estruturados vs não-estruturados

https://www.edureka.co/blog/what-is-data-science/

Ribeiro MC, Holvorcem CGD, Marques A, Martensen AC, Metzger JPW, Tambosi L (2012) Data from: Monitoramento Independente da Cobertura Florestal das Bacias Setentrionais do Extremo Sul da Bahia. Dryad Digital Repository. https://doi.org/10.5061/dryad.p5t21

• Anônima
• Duplo cego
• Publons
• Revisões do preprint
• Open

<<<<<<< HEAD

• Mudanças na forma de se avaliar o aceite (critérios para publicação)

• Comentários
  

• Tipos de acesso aberto
  

“…the basic means of communicating scientific results hasn’t changed for 400 years. Papers may be posted online, but they’re still text and pictures on a page.”

The scientific paper is obsolete - here is what is next https://www.theatlantic.com/science/archive/2018/04/the-scientific-paper-is-obsolete/556676/

//: # Tah com problema

Bibliotecas são feitas para se congelar…

Bibliotecas digitais são congeladas também…

PDFs são travados

“Perhaps the paper itself is to blame. Scientific methods evolve now at the speed of software; the skill most in demand among physicists, biologists, chemists, geologists, even anthropologists and research psychologists, is facility with programming languages and “data science” packages.”

https://www.theatlantic.com/science/archive/2018/04/the-scientific-paper-is-obsolete/556676/

• ResearchGate
  • Recomendações
  • Perguntas e respostas
  • Grupos de discussão
• F1000
  • Revisões
  • Indicações
• Science/Nature/Plos outros
  • Comentários
• Life figures na Nature
• Wiki like papers
• Mendeley
  • Grupos de discussão
• ResearchGate
• Academia

• Google
• Mendeley
• RSS
• ResearchGate

Dificuldades:

• Baixar/catalogar tds publicações determinado tema ex. “Habitat Fragmentation & Birds”
• Baixar/catalogar tds publicações que um determinado artigo usa (CiteULike)
• Baixar/catalogar todas as publicações de um determinado autor

• ‘‘wisdom of crowds’’

  • Readship/co-readship (algumas ferramentas)
  • Co-citações
  • Recomendações

• Identificadores (PMID, DOI, ISBN, etc)

• Identificadores de autores (ORCID, researcherID, CrossRef, OpenID)

• Metadados (RIS, BibTex, etc)

• Semantic Web

• Bancos de dados
• Código/scripts
• Redação (artigos estão definindo o que cada um fez)
• Publicação não é o fim…
• Revisão, comentários, dados extra, replies, append numa forma de “wiki”, dynamic notebooks, kudos…

• Comunicação científica fará/faz parte do processo, não é o fim
• Crédito pela sua atuação na “comunidade”, comentar, responder perguntas
• Novas ferramentas
• Novo workflow
• Novas formas de comunicação, youtube, whatsapp…
• Ciência cidadã (Citizen Science)

Peter Dear, “Science Is Dead; Long Live Science,” Osiris 27 (2012): 37-55. https://doi.org/10.1086/667822

http://www.needs.ufscar.br/

https://alecamar.github.io/FDIG/

https://github.com/alecamar/FDIG